如何加快 pandas 数据框列类型的转换速度？

Question

我正在开发一个 python 模块，允许用户从 parquet 文件中读取超过 100 万行 x 372 列到内存中，供人们像这样执行分析：

data = pandas.read_parquet(url1 + str(year) + url2, columns=columns, engine='fastparquet')

我试图通过转换一些数据类型来主动减少数据大小，例如对象到类别，int64 到 int32 等，通过执行以下操作：

for column in test.select_dtypes(include=['object']):
    
    if len(test[column].unique()) < 100:
        test[column] = test[column].astype('category')
        
for column in test.select_dtypes(include=['int64']):
    
    test[column] = test[column].astype('int32')

for column in test.select_dtypes(include=['float64']):
    
    test[column] = test[column].astype('float32')

这有效并将数据大小减少了约 50%，但速度很慢（完全转换需要约 3 分钟，而初始数据导入仅需 1 分钟）。是否有另一种方法可以使运行更快？ TIA.

Answer 1

不要使用 pandas 方法进行转换，而是尝试使用速度更快的 numpy 数组。例如：

test[column] = np.array(test[column], dtype=np.float32)

从 numpy 文档中检查不同的数据类型： https://numpy.org/doc/stable/reference/arrays.dtypes.html

如何加快 pandas 数据框列类型的转换速度？

How can I speed up my conversion of pandas dataframe column types?

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